朋友的朋友的朋友的朋友的朋友。。。MySQL和Neo4J中的关系
为了了解在朋友关系中使用Neo4J的优势，我在MySQL数据库上创建了一个Persons表（“Persons”，20900个数据集）：
id | name
--------------
1 | Peter
2 | Max
3 | Sam
... | ...
20900 | Rudi
和一张关系表（“友谊”，每个人有50到100个朋友）：
personen_id_1 | personen_id_2
-------------------------
1 | 2
1 | 3
2 | 56
... | ...
20900 | 201
因此，大约有120万人的关系。
现在我想查看id=1的人的朋友的朋友的朋友的朋友，因此我创建了一个如下查询：
select distinct P.name
from Friendships f
join Friendships f2 ON f.personen_id_2 = f2.personen_id_1
join Friendships f3 ON f2.personen_id_2 = f3.personen_id_1
join Friendships f4 ON f3.personen_id_2 = f4.personen_id_1
join Persons P ON f4.personen_id_2 = P.id
where f.personen_id_1 = 1
用户ID 1的查询用了大约30秒
在Neo4J中，我为每个人创建了一个节点（20900个节点）和一个name属性。所有节点都连接到MySQL中的Friendships表，因此有120万个关系。
为了在这里获得相同的FriedSet，我输入了gremlin：
gremlin> g.v(1).outE.inV.loop(2){ it.loops <= 4 }.name.dedup.map()
这花了大约1分钟。我一点也没想到会这样！
那么我的比较正确吗？如果是，如何修改此示例以显示使用neo4j执行此任务的优势？
共有2个答案
我不太熟悉Gremlin，但我生成了一个类似大小的数据集（统计如下），并在Cypher中运行了一个等效的查询：
START person=node:user(name={name})
MATCH person-[:FRIEND]-()-[:FRIEND]-()-[:FRIEND]-()-[:FRIEND]-friend
RETURN friend.name AS name
我对数据集运行了1000次，每次都选择不同的用户作为起点。在运行测试之前，我没有预热缓存，所以这是从零开始的。平均响应时间：33 ms。
在MacBook Pro上运行，2.2 GHz英特尔酷睿i7,8 GB内存，4 GB堆
以下是图表统计数据：
+----------------------------------------------+
| user | 20900 |
+----------------------------------------------+
| | Average | High | Low |
+----------------------------------------------+
| FRIEND |
+----------------------------------------------+
| OUTGOING | 74 | 100 | 48 |
| incoming | 74 | 123 | 31 |
+----------------------------------------------+
+----------------------------------------------+
| _UNKNOWN | 1 |
+----------------------------------------------+
| | Average | High | Low |
+----------------------------------------------+
+----------------------------------------------+
| Totals |
+----------------------------------------------+
| Nodes | 20901 |
| Relationships | 1565787 |
+----------------------------------------------+
| FRIEND | 1565787 |
+----------------------------------------------+
g.v(1).out.out.out.out.name.dedup.map
Gremlin中存在一个已知的语义错误，其中循环（）将变成广度优先查询。https://github.com/tinkerpop/pipes/issues/25
此外，不要外出。如果你不需要的话。等价物出局了。另外，要意识到你正在做一个4步搜索，这是一个大规模的计算（组合爆炸）。这是graph数据库所不擅长的。为此，您需要查看类似Faunus的批处理分析框架--http://thinkaurelius.github.com/faunus/.要了解原因，请参见http://thinkaurelius.com/2012/04/21/loopy-lattices/
图数据库针对本地遍历进行了优化，通过4个步骤，您触及（最有可能）整个数据集，并使用“获取获取”风格的数据库访问，这是无效的。
嘿Marko
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